《机器学习实战》 价值500 2019

lichenchen

│  介绍.png
│  
├─01.第1章 k-近邻算法
│      任务01：第1期 k-近邻算法（完整版）.zip
3 N, D1 Y& {" w# [2 S, t│      任务02： 1.机器学习概述.mp4
│      任务03： 2.k-近邻算法原理.mp4
& |: G; I' a7 R. `│      任务04： 3.k-近邻的python实现.mp4
7 O9 y0 d& b& z4 W: k) K0 O7 y│      任务05： 4.k-近邻算法之约会网站配对效果判定.mp4
1 L# M4 I3 k- P- }! f, z│      任务06： 5.k-近邻算法之手写数字识别.mp4
│      
├─02.第2章 决策树
│      任务07：第2期 决策树（完整版）.zip
│      任务08： 1. 决策树原理简介.mp4
! q  H" @) @' F8 U% r1 _4 M│      任务09： 2. 决策树的构建准备工作.mp4
│      任务10： 3. 递归构建决策树.mp4
│      任务11： 4. 利用sklearn绘制决策树.mp4
$ }+ W# g" a6 _│      任务12： 5. 决策树的可视化.mp4
│      任务13： 6. 使用决策树预测隐形眼镜类型.mp4
│      
: @2 w! I2 V! [7 |├─03.第3章 朴素贝叶斯
│      任务14： 第3期 朴素贝叶斯 （完整版）.zip
│      任务15： 1. 朴素贝叶斯概述.mp4
│      任务16： 2. 朴素贝叶斯之鸢尾花数据实验.mp4
& o4 X7 E  q# Y0 F% O$ a│      任务17： 3. 朴素贝叶斯之言论过滤.mp4
& B* A" M& v$ l- V; M) ^, p│      任务18： 4. 朴素贝叶斯之垃圾邮件过滤.mp4
│      任务19： 5. kaggle比赛之“旧金山犯罪分类预测”.mp4
' ^7 M) j" R* s7 k  x│      任务20： 6. 算法总结.mp4
+ {# i! `' K* u. A" x│      
├─04.第4章 Logistic 回归
! G  [. ?0 ?  _$ u( f2 p│      任务21：第4期 logistic（完整版）.zip
│      任务22： 1. logistic原理概述.mp4
# m/ u5 l4 B; j$ P, B│      任务23： 2. 损失函数正则化.mp4
│      任务24： 3. 梯度下降法.mp4
6 H' R9 P& i  }- G" C7 |0 W4 V│      任务25： 4. 梯度下降种类解析.mp4
│      任务26： 5. 梯度下降求解逻辑回归.mp4
│      任务27： 6. 病马案例.mp4
│      任务28： 7. sklearn实现葡萄牙银行营销案例.mp4
. J. K8 n% y  n│      任务29： 8. 分类算法大比拼.mp4
+ M! c% M% B5 x( W, a" y. U1 U│      任务30： 9. 算法总结.mp4
" X1 ^' D0 k0 g- H│      
├─05.第5章 支持向量机
│      任务31：第5期 支持向量机（完整版）.zip
│      任务33： 2. 补充数学公式.mp4
! e0 q$ J( G( x│      任务34： 3. smo算法流程.mp4
. G# O2 \, R6 Q6 s$ O" U9 Z│      任务35： 4. 简化版smo算法.mp4
│      任务36： 5. 完整版smo算法.mp4
4 ^7 Q. a7 o* a# Y. J9 G% q  c│      任务37： 6. 核函数.mp4
│      任务38： 7. 非线性svm.mp4
│      任务39： 8. 案例：svm之手写数字识别.mp4
│      任务40： 9. 算法总结.mp4
│      
├─06.第6章 AdaBoost算法
7 f! E& B( a2 \1 e: w+ S$ y│      任务41：第6期 Adaboost算法（完整版）.zip
) G2 [# [) W4 t5 W2 N3 r& S* |6 r$ K3 `│      任务42： 1. 集成算法概念.mp4
( J- w  P+ E- M│      任务43： 2. adaboost算法步骤.mp4
, ?, `$ }4 z$ d$ T* ~│      任务44： 3. 构建弱分类器.mp4
4 J9 [9 A& w8 }$ C│      任务45： 4. adaboost完整版函数.mp4
0 |# D4 W+ h, }1 v│      任务46： 5. 案例：adaboost在病马数据集上的应用.mp4
. M) S0 g, o& I( [/ v; F# q│      任务47： 6. 分类器衡量指标.mp4
│      任务48： 7. 样本不均衡问题.mp4
│      任务49： 8. 案例：套坦尼克号幸存者预测.mp4
3 r! u  @, ~7 O│      
" [! z0 {  C. [, @1 _  e8 }├─07.第7章 线性回归
│      任务50：第7期 线性回归（完整版）.zip
│      任务51： 1. 线性回归概述.mp4
3 `; {4 W0 {( p+ a8 O│      任务52： 2. 线性回归的损失函数.mp4
' \2 W; r/ c$ _% u7 Z  f8 }: U, W│      任务53： 3. 简单线性回归python实现.mp4
% ^+ o6 e& v' H# x│      任务54： 4. 局部加权线性回归.mp4
│      任务55： 5. 案例：预测鲍鱼的年龄.mp4
│      任务56： 6. 岭回归.mp4
7 _# V/ K! v. V! q6 T( `8 Y│      任务57： 7. lasso和向前逐步回归.mp4
# Y, i: Y; k" z8 ]. w│      任务58： 8. 爬虫获取乐高交易数据.mp4
0 X- R; G+ U0 x│      任务59： 9. 乐高二手成交价预测.mp4
│      
- j7 G& g- H$ V( P2 g├─08.第8章 树回归
│      任务60：第8期 树回归（完整版）.zip
│      任务61： 1. 决策树回顾.mp4
│      任务62： 2.cart算法概述.mp4
0 W% w" h+ ]2 T8 A│      任务63： 3. cart回归树的python实现.mp4
- V9 v: {$ g6 Q│      任务64： 4. 回归树的sklearn实现.mp4
│      任务65： 5. 树剪枝.mp4
2 I) ]( ]( G5 [9 U. O│      任务66： 6. 模型树.mp4
│      任务67： 7. 回归树预测结果.mp4
- H5 s9 c9 A6 O2 `+ n% k) |│      任务68： 8. 模型树和标准线性回归预测结果.mp4
│      任务69： 9. 使用python的tkinter库创建gui.mp4
│      
8 @; L" B/ T2 }& [$ w) m# [├─09.第9章 K-均值聚类算法
│      任务70：第9期 K-均值聚类（完整版）.zip
% O% S) M/ d% @' ~│      任务71： 1. 聚类分析概述.mp4
│      任务72： 2. k均值算法原理.mp4
│      任务73： 3. k均值算法的python实现（1）.mp4
$ A( n1 B8 I" G, u: m& p│      任务74： 4. k均值算法的python实现（2）.mp4
2 v( r+ ?1 w8 V- i, s% G) ^│      任务75： 5. 算法验证.mp4
; \  n" }/ E& U' j, z│      任务76： 6. 误差平方和sse和学习曲线.mp4
│      任务77： 7. 模型收敛稳定性探讨.mp4
│      任务78： 8. 二分k均值法（1）.mp4
│      任务79： 9. 二分k均值法（2）.mp4
) |3 a  \5 Z4 Y7 {8 o/ a4 i0 m# l% i│      任务80： 10. 聚类模型评价指标.mp4
% I: j' F3 {( G" _( V│      任务81： 11. 轮廓系数的python实现.mp4
│      任务82： 【附录1】距离类模型中距离的确定.mp4
│      任务83： 【附录2】归一化处理.mp4
7 A3 R; v: Y/ H│      
5 z* o* a/ I, y└─10.第10章 关联规则之Apriori
        任务84：课件、代码及数据集下载.zip
, w9 w: U) s( _) f        任务85： 1 关联分析概述.mp4
        任务86： 2 频繁项集的评估标准：支持度&置信度.mp4
        任务87： 3 频繁项集的评估标准：提升度.mp4
4 b& b9 x3 B: k        任务88： 4 关联规则的发现.mp4
        任务89： 5 apriori原理.mp4
        任务90： 6 apriori挖掘频繁项集（1）.mp4
        任务91： 7 apriori挖掘频繁项集（2）.mp4
; O* [) v  Z2 o, ?: s) @        任务92： 8 apriori挖掘频繁项集（3）.mp4
        任务93： 9 apriori挖掘关联规则（1）.mp4
        任务94： 10 apriori挖掘关联规则（2）.mp4
        任务95： 11 案例：发现美国国会投票中的模式.mp4
        任务96： 12 案例：发现毒蘑菇的相似特征（1）.mp4
        任务97： 13 案例：发现毒蘑菇的相似特征（2）.mp4
4 J8 Q# q& ]6 p* ~! Z2 _        任务98： 14 案例：发现毒蘑菇的相似特征（3）.mp4
. y7 x2 |" i( |
$ g: Q7 |5 x/ m, b下载地址:
" p; {3 S- \8 t2 C5 d

游客，如果您要查看本帖隐藏内容请回复

5 x* `  _1 ^; G' P9 V